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图像恢复

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8月6日
10:01
10:01官方账号arXiv cs.LG@Shengkun Yang, Luca Ratti, Zhichang Guo
该框架针对乘性Gamma噪声和模糊退化图像，采用深度平衡（DEQ）架构。与依赖隐式神经正则化的传统DEQ不同，该方法用表面积和平均曲率构造显式几何正则器。为优化变分模型，开发了适配Gamma噪声保真项的镜像下降算法，并利用o-minimal结构的Kurdyka-Lojasiewicz性质证明迭代全局收敛。在灰度与彩色图像上的实验表明，该方法胜过代表性模型方法，用远少于隐式正则化DEQ的参数达到相当性能。
论文图像恢复Gamma噪声DEQ
推荐理由：这篇论文用几何先验替代隐式正则，参数更少但效果不输主流DEQ，做图像复原的可以看看。
原文
7月31日
12:06
12:06官方账号arXiv cs.AI@Cencen Liu, Wen Yin, Dongyang Zhang, Dongmin Li, Shan Zhao, Bing Su, Tao He, Jielei Wang, Guoming Lu
DAR-Net 在统一框架中处理去雨、去雾、去模糊等退化，提出退化原型表示模块构造结构化退化状态。语义歧义校正模块生成退化感知提示，空间歧义校正模块将特征约束到正交响应子空间。在三个退化和五个退化设置下，平均 PSNR 比最强对手分别提高 0.14 dB 和 0.34 dB，在 CDD-11 和 WeatherBench 上也表现更好。
论文DAR-Net图像恢复全合一
推荐理由：这篇论文做了个 DAR-Net，把不同图像退化分开处理，三个和五个退化任务上 PSNR 都超过现有方法，做图像恢复的可以看看。
原文
7月22日
12:12